package com.xcc.dataStructures.leetcode;


import java.util.HashMap;

/**
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
 * 实现 LRUCache 类：
 *
 * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value)如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 * 
 *
 * 进阶：你是否可以在O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 *
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 *
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */
public class Demo015_LRUCache {

    class Node<K, V> {
        K key;
        V val;
        Node next;
        Node prev;

        public Node(){
            next = prev = null;
        }

        public Node(K key, V val) {
            this.key = key;
            this.val = val;
            next = prev = null;
        }
    }

    class DoubleLinkedNode<K,V>{
        Node head;
        Node tail;

        public DoubleLinkedNode() {
            head = new Node();
            tail = new Node();
            head.next = tail;
            tail.prev = head;
        }

        public void addHead(Node<K,V> node) {
            node.prev = head;
            node.next = head.next;
            head.next.prev = node;
            head.next = node;
        }

        public void remove(Node<K,V> node) {
            if (node.prev == null || node.next==null) {
                return;
            }
            node.prev.next = node.next;
            node.next.prev = node.prev;
            node.next = null;
            node.prev = null;
        }

        public Node<K,V> getLast() {
            if (tail.prev == head) {
                return null;
            }
            return tail.prev;
        }
    }

    private int capacity;
    private HashMap<Integer, Node<Integer,Integer>> hashMap;
    private DoubleLinkedNode<Integer, Integer> doubleLinkedNode;

    public Demo015_LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        hashMap = new HashMap<>();
        doubleLinkedNode = new DoubleLinkedNode<>();
    }

    public int get(int key) {
        Node<Integer,Integer> node = hashMap.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        }
        doubleLinkedNode.remove(node);
        doubleLinkedNode.addHead(node);
        return node.val;
    }

    public void put(int key, int value) {
        Node<Integer, Integer> node = hashMap.get(key);
        if (node == null) { //没有添加过
            if (hashMap.size() == capacity) { //达到最大值状态
                //删除最后结点
                Node<Integer, Integer> last = doubleLinkedNode.getLast();
                doubleLinkedNode.remove(last);
                hashMap.remove(last.key);
            }
            //添加头结点
            node = new Node<>(key, value);
            hashMap.put(key,node);
            doubleLinkedNode.addHead(node);
        }else {
            //如果添加过,删除双向链表的该节点,将其修改值之后添加到头节点
            doubleLinkedNode.remove(node);
            node.val = value;

            doubleLinkedNode.addHead(node);
            hashMap.put(key, node);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Demo015_LRUCache lRUCache = new Demo015_LRUCache(2);
        lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
        lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
        lRUCache.get(1);    // 返回 1
        System.out.println(lRUCache.hashMap.keySet());

        lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
        System.out.println(lRUCache.hashMap.keySet());

        System.out.println(lRUCache.get(2));
        System.out.println(lRUCache.hashMap.keySet());

        lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
        System.out.println(lRUCache.hashMap.keySet());
        System.out.println(lRUCache.get(1));
        System.out.println(lRUCache.get(3));
        System.out.println(lRUCache.get(4));

    }
}
